これは読み直し データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅 amzn.asia/d/1HH6x5a

この本でもフィッシャーの有意性検定とネイマン・ピアソンの仮説検定の両方が紹介されていますが、中身にはあまり踏み込んでおらずエピソードの紹介が中心です。 統計学を拓いた異才たち: 経験則から科学へ進展した一世紀 amzn.asia/d/eC8HeqF

「n が巨大だとほぼ確実に統計学的有意差ついてしまうからサンプルサイズ計算にピッタリ合わせなければならない」といわれるが、仮説検定は真値が＋側にあるか−側にあるかの分類・判定でしかないので、極小の真値は検出した（統計学的有意差ついた）方が良い。効果量は 95%CI (95%BCI) で判断するもの

京都大学大学院医学研究科 聴講コース 臨床研究者のための生物統計学「仮説検定とP値の誤解」佐藤 俊哉 医学研究科教授 youtu.be/vz9cZnB1d1c?si… @YouTubeより

#統計 たまに、高校数学で仮説検定などを教えるようになったことをうらやましがる大人の投稿が流れて来るのですが、現実にはそう良い話ではなくて、相当にまずい統計学教育がされてしまっているように見えます。 しかも、高校数学に仮説検定などを入れた人達はおそらく何も責任を取るつもりはない。

#統計 大学以上での統計学教育の内容は杜撰。そういう環境の中で高校数学のカリキュラムに仮説検定が捩じ込まれた結果、酷いことになっています。 例えば学習指導要領解説(学習指導要領とは厳密に異なる文書)には添付画像のように書いてあります。対照群を設けていない。 mext.go.jp/content/202302… pic.twitter.com/zHNbbvLuu3

京都大学大学院医学研究科 聴講コース 臨床研究者のための生物統計学「仮説検定とP値の誤解」佐藤 俊哉 医学研究科教授 youtu.be/vz9cZnB1d1c?si… @YouTubeより

仮説検定とP値｜佐藤俊太朗（生物統計学・疫学） shuntaro-sato.studio.site/blog/hypothesi… これは素晴らしい資料．これくらい説明しないと誤解釈や誤用やp-hackingの防衛にならないという…

p値よりも、「推測統計学とは何か」、「統計学的仮説検定とは何か」を答えさせるべきだと思う。

私の統計学の知識は心理学教室で学んだものだけど、今になって振り返ると変なごまかしが無くて良質な指導だったと感じる。文学部の学生が相手なので、手計算で仮説検定のプロセスを叩き込んでからネタばらし的に確率分布の概念を導入する教え方が採用されていた。

次は途中まで読んでいた、こちらを再開します。 データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅 amzn.asia/d/aXoDjwu

本書は基本的な統計学（仮説検定や推定等）を学んだ方が、サンプルサイズ設計の考え方や導出方法について理論的背景を含めて理解したいという方はもちろん、今は統計学については詳しくないが、研究や仕事などでサンプルサイズ計算が必要となった方が、

大好きな玉城さんだー！🙌✨✨ 仮説検定で占い師さんを選ぶところさすがリケジョ😂 占いは統計学とも言われるもんね📊 中丸くんは宇宙人ぽい人、地球のスピードとずれてるってめちゃくちゃ納得！ ちょっと先を行く状態はあと20年続くのね😂 最後蚊？を追う中丸くん可愛い☺️💜 youtu.be/W5Lv4rcrvFY?si…

#統計 現実には、不誠実な人達が、パラメータ付き確率分布の概念を全然理解してなくても、仮説検定について理解できるかのようなことを言います。 酷い場合には確率分布の理解抜きに統計学を使っている論文を読めるようになるという人達さえいる。そういう迷惑発言はやめた方がよい。

#統計 パラメータ付き確率分布の概念を理解していない人は、仮説検定で扱う仮説が何であるかについて理解できないので、仮説検定に関しては何も理解できなくなります。 統計学入門のためにはパラメータ付き確率分布の概念の習得は必須。 この点は多くの人にとって非常に高いハードルになります。

完全独習　統計学入門 大学の統計学でつまずいた時に読んだ。仮説検定、区間推定って何…ってレベルから、t分布や95%信頼区間がわかるようになった。 基礎から学ぶ統計学 確か去年読んだ。上の本のレベルから、中心極限定理の復習や他の検定手法の把握に役立った。相関係数の計算の意味がわかる。

・【仮説検定】R言語を使って1標本の母集団の平均に関するt検定と推定を行うプログラムを実装する ・Pythonでポアソンモデルを実装する #アナと雪の女王 #アナと雪の女王 #連続分布 気になる方は要チェックです✨ 　　　　↓↓↓↓ ▼データと統計学 blogmura.com/profiles/11180…

返信先:@watayan他1人#統計 小中高大での統計学教育に共通する問題は、常識的には明らかにダメなことであっても、統計学の文脈であればやっても良いことであるかのように教える傾向があることです。 不合理なグラフの使い方の問題だけではなく、仮説検定がらみで明らかに非常識なことを教えているという問題も深刻です。

返信先:@sugai0426・統計や仮説検定らへんへの理解 統計リテラシーに限らず書籍でも学べますが、割と理解には時間がかかるので早めにやったほうがいいです ちょうど春の社会調査の基礎を受けていれば好都合です　あの説明で理解できないなら統計学はやめておいたほうがいいし、わかるなら怖がらなくて良いと思います

#新型コロナ・Covid19を数学から考える 37 ▶#PCR検査 に関係する #確率・統計学 を学ぶ資料(6) 「#偽陽性」 「#偽陰性」を #統計学 の用語で表現すると… #第一種過誤(偽陽性)と #第二種過誤(偽陰性) ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AC%AC… #仮説検定 において 統計的な #検定 の #過誤(error)を指す.

＞全国平均をはるかに下回る合格率 岡山理科大学の合格率　67.5% 獣医師国家試験合格率　72.7% はるかに下回っている　 -5.2% 67.5%に対して差が5.2%ならば 13分の１程度なので十分小さい 統計学の帰無仮説検定を使うにしても 標準偏差が分からないので断定出来ず 「はるかに」ってどの程度？

返信先:@go_come_on仮説検定… た、たしか、大学の一般教養(統計学)で…ん…😅

返信先:@ranterisuto数学Iに最近追加された「仮説検定」のところの教科書か問題集読んでごらん。 まじでやる意味がよくわかんないからw 最近の高校数学の統計学がめんどくさすぎる…

返信先:@yokozuki466492#統計 しかし、統計学は確率論ではありません。私も数学の話はしていない。 真の問題は、例えば、現在の高校の教科書や学習指導要領解説や各種の教材にある仮説検定の取り扱い方が、『統計的有意性とP値に関するASA声明』に矛盾する内容になっていることです。統計学の誤用を勧める内容になっている。

「感度(再現率)」「特異度」「偽陽性率」など、ややこしい二値分類の評価指標を総まとめしました。 機械学習、医療、仮説検定、一般の統計学、心理学、天気予報など、分野によって実質的に同じ量が違う言葉で呼ばれることも多く混乱しがちですが、分野を超えて一つにまとめました。 pic.twitter.com/sACYXBY74R

#統計 有意水準5%、検出力80%の仮説検定を理想的に利用しても、再現性がない研究が大量生産される可能性があることを示す簡単な計算例については、最新しまりす本 asakura.co.jp/detail.php?boo… の試し読みの9-10ページ(本の5-6ページ)を見て下さい。 統計学を教えている人はこの本を読むべき。

京大が無料公開している生物統計学の講義動画(全10回)。効果検証についても学べる。 聴講コース 臨床研究者のための生物統計学 ocw.kyoto-u.ac.jp/course/328/ ・なぜランダム化が必要なのか？ ・リスクの指標と治療効果の指標 ・仮説検定とP値の誤解 ・生存時間解析の基礎 ・メタアナリシス… pic.twitter.com/ByZYPyOMUB